Die Graustufenanalyse der SAR-Bilder
Zuerst die Landsat-Klassifikation
Landsat-Klassifikation (24. April 1997)
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Begründungen für Effekte in Radarbildern
in Kurzform, (siehe auch Radar-Einführung):
(Relief) = "Relief-Komponente",
d.h. Hänge oder Hausfronten in O- bzw. SO-Lage reflektieren
besonders stark.
(Rauigkeit) = "diffuse Reflexion"
am Kleinrelief mit über 6 cm Amplitude, mittlere Reflexion
(Spiegel) = "leitende Oberflächen" (Wasser, Feuchte,
Eisenbahnschienen) und "fehlende Rauigkeit" (unter
6 cm Amplitude z.B. gemähte Wiese, Sand- oder Kiesufer) täuschen
die Radar-Empfangsantenne. Die hohen Reflexionswerte werden
von der Antenne weggespiegelt, geringste Reflexion.
Das SAR-Bild vom 30. Januar 1997 |
Die Landsat-Klassifikation (April 97)
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Im SAR-Bild:
Die
Siedlungen sind weiß (Relief), die Seen sind weiß (Eis?, Wind?),
die Moore sind mittelgrau (teilweise Spiegel an Wasser- oder
Eisflächen), die Wiesen sind dunkel (Spiegel), die Wälder sind
hell (Relief, Rauigkeit).
Gut sichtbar
sind die O- und SO-exponierten Hanglagen der Molasserippe und
der Seitenmoränen bei Schwaiganger (Relief).
Das SAR-Bild vom 15. Mai 1997 |
Die Landsat-Klassifikation (April 97)
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Zum SAR-Bild:
Die Siedlungen
sind weiß (Relief), die Seen sind schwarz (Spiegel), die Moore
sind hell (Rauigkeit), die Wiesen auf Hügeln und am S-Rand der
Molasserippen sind vor der ersten Mahd hell (Rauigkeit), in
Senken sind Wiesen dunkel (Spiegel, wegen langsamem Wachstum),
die Wälder sind sehr hell (Relief bei viel Laubwald, Rauigkeit
wegen LAI, Feuchtigkeit?).
Gut sichtbar
sind die O- und SO-exponierten Hanglagen der Molasserippe und
der Seitenmoränen bei Schwaiganger (Relief).
Das SAR-Bild vom 2. Oktober 1997 |
Die Landsat-Klassifikation (April 97)
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Zum SAR-Bild:
Die Siedlungen
sind weiß (Relief), die Seen sind schwarz (Spiegel), die Moore
sind dunkel (Spiegel durch geringere Rauigkeit oder größere
Feuchte?), die Wiesen auf Hügeln sind dunkel (Spiegel, Hänge
sind beweidet, wenig Wachstum wegen Trockenheit? ), die Wiesen
in Mulden sind hell (Rauigkeit wegen stärkerem Wachstum bei
größerer Feuchtigkeit? ), die Wälder sind dunkel (fehlendes
Laub, Trockenheit?).
Gut sichtbar
sind die O- und SO-exponierten Hanglagen der Molasserippen und
der Seitenmoränen bei Schwaiganger (Relief).
Das Radar-Komposit
RGB = (Okt97, Mai97,
Jan97) |
Die Landsat-Klassifikation (April 97)
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Im SAR-Komposit:
Siedlungen
sind weiß, weil sie bei allen drei Graustufenbildern jeweils
sehr hell waren.
Wasserflächen
sind blau, weil sie im Januar starke Reflexion gezeigt haben.
Sie könnten auch schwarz sein.
Moore
zeigen sich in gelblich-grünen Tönen, wenn sie im Mai und
im Oktober viel reflektiert haben (Rauigkeit durch Schilf und
Buschwerk?)
bzw. in hellblau, wenn
sie im Januar-Bild besonders hell zu sehen waren (Eis?, höhere
Feuchtigkeit?).
Wiesen sind
rotbraun, wenn sie in allen drei Graustufenbildern dunkel waren
bzw. rot, wenn sie im Oktober besonders hell
reflektiert haben.
Wald ist blaugrün,
weil im Januar mittelgrau, im Mai hell und im Oktober dunkel.
Ackerflächen sind nicht ausreichend zu erkennen.
Die O- und SO-exponierten Hänge sind weiß, weil
sie in allen drei Graustufenbildern jeweils sehr hell waren.
Ergebnisse:
 SO-orientierte
Hänge sind in allen Bildern gleichermaßen
zu erkennen (nicht im Landsat), das nennen wir die "Relief-Komponente".
 Siedlungen
sind wegen ihrer "Rauigkeit" und wegen ihres "Reliefs"
in jedem Radarbild zu erkennen.
 Waldflächen
sind am besten im Mai-Bild zu erkennen,
offensichtlich verstärkt das frische Laub über den erhöhten
LAI (Blattflächenbedeckung) den "Relief"-Beitrag der
Bäume.
 Frisch
bestellte Ackerflächen z.B. mit Getreide
im Mai sind im SAR-Bild zu erkennen (helles Pink), nicht jedoch
im Landsat-Bild. SAR sieht die Rauigkeit von der Seite, Landsat
nur den Erdboden von oben. SAR erfasst die Rauigkeit früher,
der LAI ist zu diesem Zeitpunkt für Landsat zu gering. Landsat
sieht den Typus "Ackerfläche", SAR nicht.
 Wiesen
sind das ganze Jahr über (falls Schneedecke fehlt) gleichermaßen
rau, sie erscheinen im multitemporalen Komposit als dunkel-rotbraune
Pixel.
 Moorflächen
sind deutlich zu erkennen. Feuchte und Rauigkeit wirken hier
zusammen, zumindest konnten wir hier keine Beiträge der Einzelkomponenten
"Feuchte" oder "Rauigkeit" trennen.
 Die
Ursache für den markanten Unterschied der Seeflächen
zwischen Januar und den anderen Zeitbeispielen konnte nicht
gefunden werden. Auch eine Identifizierung von Eisflächen
gelang nicht.
Hier noch eine kleine Matrix
zur Farbbestimmung. Damit lassen sich die Farben eines Komposits
auch ohne Kenntnis der Graustufenbilder analytisch bearbeiten.
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